2024年9月10日
Monte Carlo方法解决强化学习问题
摘要： 本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。 这一特性极具吸引力 - 因为在实际应用中,环境模型往往是未知的,或者难以精确建模转移概率。以21点游戏为例:尽管我们完全理解游戏规则,但通过DP方法解决它将极为繁琐 - 阅读全文
posted @ 2024-09-10 10:50 deephub 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑